同一歌詞による複数の楽曲の音響特徴量
伊藤実桜（指導教員：粕川正充，伊藤貴之）
・1. 概要
音楽制作のデジタル化が進み，自動作曲などの音楽制作支援技術が発達している．これにより多数の人により多様な楽24 名のアマチュア作曲家が作曲を担当した計 25 曲のオリジナル曲を対象とする．作曲家間の情報交換等はなく，個々の楽曲は個々の作曲者の感性で作曲されている．

曲が生み出されるようになった．ネット上では，タイトルや歌詞は 1 コーラス分を想定して制作されており，全ての楽楽曲ジャンル，歌詞などを指定して楽曲を制作するイベント曲が歌詞の内容や量を変更することなく制作されている．そも催されるようになった．ひとつのテーマを得た個性的な作

れぞれの楽曲は大きく「ロック系」「エレクトロ系」「バラー曲家たちの楽曲は百花繚乱であるが，タイトルや歌詞などのド系」の 3 つのジャンルに分類される．

制約に対して楽曲がどのように制約を受けるかは明らかでは

3.2 LibROSA

ない．本研究ではそれを解明するための一事例として，同一本研究では Python の音声処理ライブラリである LibROSAの歌詞から制作された複数の楽曲の音響特徴量を調べる．

を採用している．LibROSA で音声データを読み込み，短時間・2. 関連研究

フーリエ変換を適用することで，スペクトログラムが得られ本章では，同じ楽曲を題材に印象評価をした研究と，楽曲の音響特徴量に関する研究を関連研究として示す．
2.1 楽曲の印象評価
伊藤ら[1]は同一楽曲の同一歌唱者による音源を用い，伴奏る．このスペクトログラムから複数の音響特徴量を算出した．
3.3 音響特徴量の計算
LibROSA を用いて算出できる音響特徴量の中から，以下の4 種類に値を算出した．

を多様なジャンルに差し替えて７つの尺度で印象評価を実施

・エネルギー二乗平均平方根(RMS)平均した．印象評価の結果，エレクトリックバラードのようにテ・エネルギー二乗平均平方根(RMS)分散

ンポ感が原曲の半分に感じられるもの，ハードロックのよう・スペクトル平坦度平均に持続音系の電子楽器音や力強いリズムが目立つもの，ボサ・スペクトル平坦度分散

ノヴァのように民族調の打楽器が独自の印象をもたらすもの

RMS では音声エネルギーの平均や変化を表す．スペクトル平があることがわかり，同じメロディラインの同じ歌唱であっ坦度が高いほど音程感のないノイズ成分が多く含まれているても伴奏の違いにより印象が大きく変わることを示した．

ことを表し，平坦度が低いほどクリアなサウンドであること

2.2 日常行動と音楽選択を表す．

黒子ら[2]は，日常生活の様々なシチュエーションで被験者

3.4 相関の可視化が鑑賞したい楽曲を調査し，選曲結果と音響特徴量「テンポ」計算された平均値と分散値から 6 種類の組み合わせで相関「音量」「明るさ」の関係を可視化した．入浴や音楽鑑賞時は図を作成した．データをプロットする際，楽曲ジャンルで色テンポが遅く音量が小さく暗めの楽曲が選ばれやすく，逆に分けをすることで特徴を捉えやすくしている．相関図を元に掃除や運動の時はテンポが速く音量が大きく明るい楽曲が選必要に応じて相関係数も求めた．

ばれていた．被験者はそれぞれの日常行動に適した音響特徴

LibROSA の計算により得た RMS 平均とスペクトル平坦度量の楽曲を選曲する傾向があることを示した．

平均はデータ数が合計でそれぞれ 123637 あった．値が約2.3 メタ情報と音響特徴量0.023 秒ごとに算出されていたことから，RMS 平均では 1000

渡辺ら[3]は，アーティスト名や年代など複数のメタ情報や番目の値(楽曲中で 23 秒地点にあたる)を，スペクトル平坦度

音響特徴量，機械学習手法，可視化手法を包括的に検討して平均では楽曲ごとの数千のデータの平均を取って代表値としいる．1986 年から 2018 年までの日本のヒット曲 1315 曲かた．RMS 分散とスペクトル平坦度分散は得られた 1 つの値をらなる楽曲群で研究した結果，過去の楽曲の方が大きなエネそれぞれ適用した．

ルギー変化をもち，最近の楽曲になるにつれエネルギーが均・4. 結果一されていることがわかった．また，エネルギーの均一さが3.3 節で示した 4 種類の音響特徴量から任意の 2 種類を 2低いアーティストに着目すると，楽器編成や録音手法の特徴軸とする散布図を作成した．ただし 4 種類の音響特徴量のうが関係していると考察された．

ち，スペクトル平坦度分散については値が 2 極分解しており，・3. 提案手法

他の音響特徴量との相関もみられず，また音楽ジャンルとの3.1 楽曲制作関係もみられなかった．そこで本稿では，スペクトル平坦度

本研究では著者が作詞を担当し，ネット上で活動している

分散以外の 3 つの音響特徴量のいずれかを 2 軸とする散布図

を図 1,2,3 に示す．ここで赤・緑・青の点はそれぞれロック系，メントに関するフォーラム(DEIM), F23-1, 2022.

エレクトロ系，バラード系の楽曲の音響特徴量を示す．

・5. 考察RMS 平均と RMS 分散には正の相関が見られた(図 1 参照)．
相関係数はロック系が 0.401，エレクトロ系が 0.972，バラード系が 0.714 であり，エレクトロ系の楽曲は他と比べてエネルギーの平均と分散に正の相関が強いことがわかった．また，バラード系はエネルギーが小さめであるため平均も分散も小さい値となっており，楽器の種類や役割がある程度固定されているロック系では微小時間内でのエネルギー変化が小さいため分散が小さい値となっていると考えられる．エレクトロ系はエネルギーが平滑化されやすいため平均が大きく，細かいシーケンスを刻んだ曲が多いことから分散も大きくなったと考えられる．
スペクトル平坦度平均と RMS 平均を 2 軸にした図 2 では

図１：RMS 平均と RMS 分散の相関

目立った特徴がみられなかったのに対して，スペクトル平坦度平均と RMS 分散を 2 軸にした図 3 ではジャンルごとに値が分離している傾向がみられた．ロック系はギターの歪みや金属音（シンバルやハイハット）などの影響でスペクトル平坦度平均が大きくなりやすいと考えられる．エレクトロ系は細かいシーケンスが多いことから RMS 分散が大きい一方で，ノイズ成分が少なく音質がクリアな傾向であることがわかった．バラード系はどちらの値も小さいことから，エネルギーの平均や変化が小さく，音質がクリアであることがわかった．

・6. 今後の課題
前章で示した結果から，同一の歌詞から作曲された楽曲であっても，３つの音楽ジャンルの間で音響特徴量に大きな差異があることが示された．一方で今後の課題として，以下の点で検討の余地が残されている．
歌詞と旋律：言葉の流れと旋律の起伏には関わりがあるのか，

図 2：スペクトル平坦度平均と RMS 平均の相関

音の長さと休符の場所に特徴があるのか調べたい．
歌詞と伴奏：歌詞の世界観が伴奏にどのような影響を与えるのか，別の歌詞でも複数の楽曲を用意するなどして検討を進めたい．

謝辞
楽曲制作に関わってくださった皆様に感謝の意を表します．

参考文献[1] 伊藤, 胡, 伊藤, 多様なジャンルに伴奏を差し替えた歌
唱曲の印象評価の試み, 映像表現・芸術科学フォーラム
2022, 66, 2022.
[2] 黒子, 大矢, 伊藤, 日常行動に沿った選曲と音響特徴量の関係の可視化, 芸術科学会論文誌，Vol. 20, No. 4, pp.
194-203, 2021.
[3] 渡辺, 黒子, 大矢, 伊藤, メタ情報と特徴量の関係把握のための楽曲群の可視化, 第 14 回データ工学と情報マネジ図 3：スペクトル平坦度平均と RMS 分散の相関